Conter les données ! Datadesign et datastorytelling : l’univers visuel des Big Data

 

Quelques exemples :

– Been there / une réalisation du studio Catalogtree installé à Arnhem (NL) et Berlin (DE)

Réseau de déplacements des coaches du basket américain pour découvrir de nouveaux champions. Projet commandité par la chaîne ESPN.

– Data visualisation of a social network / une réalisation de Felix Heinen

Par l’utilisation des codes postaux, un fournisseur peut vérifier la pénétration de son réseau dans différentes agglomérations. Deux grandes affiches (200 x 90 cm – 80 x 36 pouces) montrent la variété et l’attitude des membres d’une communauté Internet comme MySpace.

Ici sur la première affiche, les fonctions et les informations complémentaires (âge, formation, situation familiale, sexe, fréquence de connexion) fournissent une information précieuse pour définir une stratégie commerciale pour une clientèle ciblée.

– Marking Europe High Speed / une réalisation de Lust

Carte des lignes ferroviaires à grande vitesse en Europe. Les croisements des lignes et les points de passage sont les marqueurs des forces économiques et touristiques de l’Europe.

Les exemples de visualisations réalisées par des designers graphiques se multiplient. La nécessité de présenter les données pour offrir une compréhension de l’information est largement acquise. Les graphiques interactifs étendent encore la popularité du design d’information.

Dans la foulée de la data visualisation, le data storytelling se développe rapidement et fournit un autre puissant vecteur d’information. Nous passons alors d’une visualisation centrée sur les données, pas toujours compréhensibles immédiatement, à une mise en récit qui ajoute une couche informationnelle.

Tirer une histoire des données

Le récit est depuis toujours un outil de transmission de valeurs et un outil d’édification. Parce qu’il mobilise les émotions, le récit permet de retenir l’attention pour mieux appréhender les messages. Les contes pour enfants en sont l’exemple majeur.

Le data storytelling associe cette technique simple de transmission aux données les plus complexes pour les transformer en histoires. Le monde de l’entreprise et plus particulièrement la Business Intelligence [10] regarde de près la mise en scène des données et ses possibilités. Sur son blog, Brent Dykes, directeur de la stratégie pour la société Domo [11], explique pourquoi le data storytelling est essentiel pour le succès des entreprises. Alliant aspects visuels des données et histoires construites, les présentations deviennent dynamiques et modifiables en jouant sur les variables et les données. Elles sont construites autour de récits prospectifs en s’appuyant sur les visualisations. Elles plongent l’auditeur dans une immersion totale pour lui faire toucher du doigt les futurs possibles, pour le pire comme le meilleur. Les données ne viennent plus seulement valider des hypothèses de comportement ou d’actions ; elles les font apparaître !

Pour bien comprendre le fonctionnement du data storytelling, il utilise un visuel qui illustre efficacement le processus à l’œuvre.

 

Domo et d’autres entreprises telles que Qlik, le leader du marché d’outils d’analyses visuelles, développement des applications analytiques pour l’aide à la décision. Aux classiques tableaux de bord sont inclues des fonctionnalités permettant de raconter une histoire et de naviguer parmi des données interactives. Au sein d’une même interface, les données sont reliées, contextualisées et structurées en multipliant les sources validées. A titre d’exemple, la société Idacity [12] propose un outil complet pour traiter les données et organiser des story-boards en fonction du récit.

Les outils ne doivent cependant pas faire oublier que le meilleur ambassadeur des données reste le conteur des données…une fonction spécifique à créer pour piloter les outils et les données, au service d’une stratégie.

Pour conclure provisoirement

Au-delà de rendre compte des multiples facettes des données, le design s’adapte et révèle les besoins pour construire des outils qui fondent un équilibre entre complexité et simplicité. A la complexité des attentes et des besoins, le designer construit de la « simplexité ». Alain Berthoz l’a définie comme «l’ensemble des solutions trouvées par les organismes vivants pour que, malgré la complexité des processus naturels, le cerveau puisse préparer l’acte et en projeter les conséquences [13]». De cette façon, les designers aident à poser les problèmes pour donner forme aux données.

Les grandes entreprises, et plus discrètement les collectivités publiques, sont les premières intéressées par le design d’information et le data storytelling. Mais le monde universitaire commence aussi à leur porter attention. Le design comme la narration sont interrogés en vue d’apporter un éclairage sur les nouvelles pratiques et sur les nouveaux usages qu’ils engendrent.

Dans la présentation du dossier spécial intitulé Design et Transmedia de la Revue française des sciences de l’information et de la communication, Stéphanie Cardoso et Mélanie Bourdaa affirment vouloir « saisir la valeur de la rencontre entre deux disciplines de SHS, toutes deux au cœur de problématiques sociétales, le design et le Transmedia Storytelling, dans une perspective communicationnelle [14]».

De son côté, le sociologue Dominique Cardon constate que l’évolution des techniques de visualisation est « le témoin d’une transformation des manières de construire et de représenter la société dans le travail des sciences humaines [15]». Il montre l’opération de renversement des régimes d’interprétation des données par les Big Data. Avec la prolifération des données enregistrées quotidiennement, le temps de la publication, qui venait traditionnellement après le travail de filtrage, est inversé. Avec la généralisation des graphes, il conclut que « la visualisation précède l’interprétation [16]».

Enfin, le sociologue Antoni Casilli appelle à « introduire de la transparence [17] ». Cela veut dire que si les graphiques d’information apportent des explications à des problèmes complexes, le risque d’une manipulation des données ne doit pas être perdu de vue. Dans le domaine du data storytelling, de mêmes données peuvent produire des récits totalement différents, adaptés à l’audience visée. Savoir qui contrôle la construction des données et qui détermine ce qui est donné à voir ou à entendre s’impose pour veiller à la qualité de l’information.

Ces nouvelles façons de représenter les données transforment en profondeur le monde professionnel comme les approches en sciences humaines et sociales. Outre les espoirs et les craintes suscités, le phénomène du Big Data crée de nouveaux types d’informations dont le traitement et l’impact sur la société commencent seulement à émerger.

 

NOTES ——————————————

[10] Nous retiendrons la définition simple du site Définitions Marketing. « La business intelligence est l’ensemble des techniques et procédures de traitement de l’information à des fins de prises de décisions managériales. » Disponible sur : < https://www.definitions-marketing.com/definition/business-intelligence/>

[11] DYKES, Brent.  Data storytelling pt. 2: Why telling stories with data is essential to success. Disponible sur : < https://www.domo.com/blog/data-storytelling-success/>

[12] Idaciti. <https://hello.idaciti.com/>

[13] BERTHOZ Alain, La simplexité. O. Jacob, 2009


[14] CARDOSO Stéphanie, BOURDAA Mélanie (dir.). « Design et Transmedia : projet, expérience usager, worldbuilding au cœur des disciplines SHS », Revue française des sciences de l’information et de la communication [En ligne], 10 | 2017, Consulté le 20 mars 2017. Disponible
sur :<http://rfsic.revues.org/2558>

[15] CARDON Dominique, « Regarder les données », Multitudes [En ligne], 2/2012 (n° 49), p. 138-142. Consulté le 20 mars 2017. Disponible sur : < http://www.cairn.info/revue-multitudes-2012-2-page- 138.htm>

[16] Ibid.

[17] CASILLI Antonio, Propos recueillis
par Arruabarrena Béa, « Voir pour comprendre et comprendre pour voir », I2D – Information, données & documents, 2/2015 (Volume 52), p. 41.